多波束系统无法实时直观的反映海底情况

多波束系统无法实时直观的反映海底情况，必须先构建数字地形模型，再根据DTM构建地貌影像图，从而反映细微的地形起伏所导致的坡度和坡向变化；此外，多波束的***波束探测效果好，边缘波束效果差；多波束采用三维可视化的方法进行目标判断，在3D GIS系统中可以直接提取目标物的平面位置和高度，还能够从不同的角度进行观察，便于掌握目标物的形状特征。但是，除非我们在进行测深的同时采集反向散射强度信息，否则我们无法得到与目标物的底质类型相关的信息。对于埋在海底以下，或者其他没有明显外形特征的目标，多波束和侧扫声呐往往无能为力。

多波束系统和侧扫声纳系统在探测海底目标的综合应用

通过理论分析，结合工程实践可以得出以下经验：多波束系统的优点在于***精度高、噪声少，但其适用范围不如侧扫声呐广泛，且探测效率较低；侧扫声呐的优点在于拖体距海底的高度容易调节、具有很高的分辨率、能够区分目标物的底质特征，缺点是***精度稍差并且容易受水声环境的干扰，并且在复杂海域环境中，图像判读工作难度大。

多波束系统和侧扫声呐在探测海底目标时具有很好的互补性，利用多波束进行的全覆盖水深测量，获得的水深数据，并根据水深变化判断障碍物范围和大小以及海底地形的变化。利用侧扫声呐进行扫测，获得海底、水体的目标和地形等声图，通过声图判读确定目标的性质、大小、范围和地形的变化。

多波束测深系统和侧扫声纳系统在探测海底目标的综合应用，弥补了单一设备的不足性，增强了不同设备之间的互补性，扬长避短，可以更快速地获取海底特殊目标的图像和数字信息，大幅提高对探测目标的搜索能力。

非线性信号处理则包括随机共振理论、基于随机统计学理论的非线性

非线性信号处理则包括随机共振理论、基于随机统计学理论的非线性时间序列分析（非参数化模型估计、非线性 ARMA 模型参数估计等）、基于混沌动力学理论的非线性时间序列分析（嵌入维估计、相空间重构技术、分形维和Lyapunov指数估计、全局与局部动力学模型估计、非线性预测与降噪等）、自相似随机信号模型（分数布朗运动、分数高斯噪声、分数Lévy稳定运动）等方面的工作。比如，Haykin和Thomson提出了一种新的非平稳信号探测的思路，即非平稳环境下的信号探测问题可以转化为自适应模式识别的问题，利用 Wigner-Vill分布等时频分析工具对数据进行二维时频分析，进行特征提取，并用***网络进行探测。

空间分辨率越高,就越能“看到”有用的信息

空间分辨率对任一对地观测系统而言都是极为关键的参数。光学遥感中，空间分辨率越高，就越能“看到”有用的信息。这一认识对SAR幅度影像同样适用，空间分辨率越高，数据解译将更加容易。但是对于InSAR形变测量情况又如何呢？实际上，同样的观测环境下，空间分辨率越高，有效测量点（measurementpoints）的密度越高，越能精细刻画变形场的细节差异。显然，Sentinel-1标称分辨率为5米x20米，在精细测量方面的能力是有欠缺的。根据经验，给定区域下，如采用标称分辨率为3米x3米（9平方米/像元）的TerraSAR-X雷达数据，其测量点的密度可达哨兵-1（5米x20米，100平方米/像元）情况下的10倍。